微操作工具是微操作技术发展的基础,在微纳领域中占据着越来越重要的位置。传统的微操作工具无法解决操作对象比操作工具大的问题,这往往导致不准确的拾取和释放,并且使用传统的微操作工具进行一次成功的微操作需要几十分钟甚至几个小时,操作效率低。本文针对基于电化学的金属微构件操作方法设计出一种可以作为微操作工具的移液管,通过该移液管不仅能实现以小尺寸工具操作大尺寸对象,而且进行一次成功的微操作只需要几分钟。首先,分析基于电化学的金属微构件操作方法,随后针对这种方法进行移液管的设计。通过比较不同形状的移液管,选择最有利于进行微操作的移液管形状。通过对微移液管拾取、释放过程的受力分析,计算出操作确定尺寸金属微构件所需移液管的管嘴直径。针对拉制过程中玻璃管的温度和应力难以测量的问题,使用ABAQUS有限元软件建立加热盒加热玻璃管、玻璃管冷却、玻璃管拉制模型对移液管的拉制过程进行仿真。通过对加热盒加热玻璃管和玻璃管冷却过程的仿真,找出加热盒电流、冷却时间和玻璃管温度的关系。通过对玻璃管拉制过程的仿真,分析玻璃管变化的过程,找出拉力、拉制速度对管嘴直径的影响。利用P97拉针仪对移液管进行拉制,找出拉针仪加热盒电流、冷却时间、拉力、拉制速度与移液管管嘴直径之间的关系,确定实验时拉制参数的范围。拉制结束后,使用MF900煅针仪对管嘴进行热处理,提升管嘴的抗压强度和抗拉强度。针对移液管管嘴直径与加热盒电流、拉力、拉制速度之间的关系难以用数学表达式确定的问题,使用BP神经网络对拉制参数与移液管管嘴直径的关系函数进行拟合。然后,通过对遗传算法中的交叉概率和变异概率优化改进遗传算法,以移液管管嘴直径为目标值,分别使用传统遗传算法和自适应遗传算法与BP神经网络结合对拉制参数进行优化。通过对移液管的拉制实验验证所改进的自适应遗传算法的有效性,进一步得出微操作工具所需的拉制参数。